Что такое растровый анализ?
Если вы работаете с информацией о пространстве, важно уметь владеть навыками ГИС, и растровый анализ – это один из основных ГИС-навыков.
Растровый анализ – это процесс анализа пространственной информации, содержащейся в наборах растровых данных. В отличие от векторных данных, где слой может состоять из отдельных геометрических объектов, растр – это сетка, полностью покрывающая регион, каждый пиксель которой содержит информацию о географическом пространстве.
Используя растровый анализ в ГИС, мы можем находить закономерности для всего пространства сетки растра.
Что такое растр?
Растр — это модель геопространственных данных, состоящая из матрицы ячеек или пикселей, организованных в виде строк и столбцов в виде сетки. Растры легко представить как привычные нам изображения, состоящие из пикселей, только наложенные на географическое пространство. Каждая ячейка в сетке растра содержит информацию о территории.
В растровых изображениях хранятся четыре географических компонента. К ним относятся:
- система координат;
- опорная координата или местоположение x,y – для привязки растра по конкретной точке;
- разрешение растра (размер пикселя) – диктует плотность информации в растре.
- количество строк и столбцов.
Теперь, когда у нас есть краткое представление о растровых данных, давайте перейдем к обсуждению конкретных характеристик и типов растров.
Разрешение растра
Важным моментом для растрового анализа является разрешение растра, то есть размер пикселя.
- Высокое разрешение. Чем меньше размер пикселя, тем больше вычислительной мощности и памяти требуется для растрового анализа в ГИС.
- Низкое разрешение. Чем больше размер ячеек, тем меньше размер файла, но тогда снижается детализация.
Типы растровых данных
Два основных типа растровых данных — это непрерывные и дискретные.
Дискретные растровые данные
Дискретные данные относятся к качественным данным, которые имеют взаимоисключающие значения, например, наличие или отсутствие растительного покрова, или же данные о типе почвы. Числовое значение пикселя будет представлять категорию, к которой он принадлежит.
Непрерывные растровые данные
В отличие от дискретных растров, пиксели на непрерывных растровых снимках имеют менее четкие границы. На снимках этого типа каждая ячейка карты содержит данные, которые перетекают по градиенту из одной ячейки в другую. Типичные наборы данных включают значения превышений (рельеф), температуры или осадков.
Примеры растров
Если вы только начинаете работать с ГИС, знайте, что навыки для работы с растровыми данными пригодятся для решения любых задач. Спутниковые снимки, цифровые модели рельефа (ЦМР) и карты с категориями землепользования — все это примеры растровых данных.
Снимки. Спутниковые снимки или результаты аэрофотосъемки с беспилотника (БПЛА) – это изображения поверхности, снятые датчиком с высоты. Такие снимки отлично подходят для мониторинга изменений земной поверхности.
Готовые растровые продукты. Полезные базовые продукты, такие как цифровая модель рельефа или климатические растры часто есть в открытом доступе.
Отсканированные бумажные карты. Да-да, с бумажными картами тоже можно работать в ГИС. Сканы можно загрузить в ГИС-проект и привязать к координатам для дальнейшего анализа.
Где нужен растровый анализ
Существуют тысячи применений ГИС для пространственного анализа растров: например, без него не обойтись в экологии, сельском хозяйстве, геологии, гидрологии и почвоведении.
Гидролог может использовать растровый анализ для анализа бассейнов рек. Эколог может сравнивать спутниковые снимки для анализа антропогенных изменений во времени. В метеорологии вы можете анализировать в ГИС климатические растры и оценивать объемы осадков и температуры на интересующей территории. Все это поможет вам лучше понять данные и сделать более осмысленные выводы.
А еще растры можно использовать как подложку для вашего ГИС-проекта, чтобы показать на ней результаты.
Основные функции ГИС для работы с растровыми слоями
Существует несколько методов обработки растров, которые можно использовать для анализа данных. Вот некоторые из наиболее популярных:
- Растровая алгебра — это набор математических операций, используемых для анализа растровых данных. Сложение и умножение ячеек разных растров открывает безграничные возможности в ГИС.
- Логические операторы – примените к ячейкам растра условия и выделите области больше/меньше нужного значения.
Эти основные функции есть в калькуляторе растров в QGIS — универсальном инструменте для растрового анализа. А вот что вы найдете в панели инструментов QGIS:
- Интерполяция позволяет заполнить пустоты в пространстве на основе известных значений данных в точках.
- Алгоритм создания изолиний соединяет точки с одинаковой высотой на заданной территории – это полезно при анализе рельефа или физических явлений в пространстве.
- Инструмент "Зональная статистика" позволяет пользователям обобщать информацию об одном или нескольких объектах в пределах векторной зоны. Например, с помощью зональной статистики можно рассчитать среднее значение ячеек в определенной области.
Это лишь некоторые из основных операций с растрами, которыми должен владеть каждый начинающий специалист по ГИС. Знание этих и других инструментов ускорит пространственный анализ в ГИС и сэкономит многие часы ручной работы.
Что дальше на пути растрового анализа?
Растровый анализ — это мощный метод анализа геопространственных данных, и один из основных навыков для работы в ГИС.
Часто мы ассоциируем его с дистанционным зондированием, но мы можем использовать растровый анализ в широком спектре дисциплин. Анализ растров позволяет выявить тенденции и закономерности в данных или обнаружить изменения во времени на основе каждой ячейки. В целом, растровый анализ — это полезный инструментом в ГИС для быстрого анализа больших объемов данных.
Если вам нужен пространственный анализ, обратите внимание на универсальную программу QGIS. Эта бесплатная геоинформационная система с открытым исходным кодом постоянно развивается благодаря сообществу и поможет провести анализ пространственных данных. Чтобы быстро освоить основы QGIS, загляните на курсы Введение в QGIS и Продвинутый QGIS, где мы учим решать сложные задачи доступными методами.
Материал подготовила Юлия Федорова